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Redes neuronales recurrentes
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Descripción
Los Grandes Modelos del Lenguaje han inundado muchos ámbitos en los que nos desenvolvemos. Raro es el que no haya puesto a prueba los modelos GPT 3.5/4, o no haya requerido la ayuda de chatGPT. Pero, ¿cómo hacen para generar estas respuestas?
Por debajo de todo ello se encuentran los algoritmos de aprendizaje profundo, en especial las redes neuronales artificiales de última generación. Este libro se dedica a las más destacadas en la construcción de estos modelos: las Redes Neuronales Recurrentes (RNN-LSTM) y los Transformers. Existen muchos videos y páginas web dedicadas a programar o usar, con pocas líneas de código, un modelo basado en RNN-LSTM o en bloques Transformer...
Se pretende que los que están aprendiendo a usarlas sepan entenderlas de manera exhaustiva y no ser el mero ejecutor de unas líneas. Esto ayudará a diseñar mejores entornos y no menos importante, a explicarlos y comunicarlos. Además, para poder homologar comportamiento artificial con comportamiento humano, el tratamiento de la argumentación del libro está orientado hacia la Ciencia Cognitiva.
Por debajo de todo ello se encuentran los algoritmos de aprendizaje profundo, en especial las redes neuronales artificiales de última generación. Este libro se dedica a las más destacadas en la construcción de estos modelos: las Redes Neuronales Recurrentes (RNN-LSTM) y los Transformers. Existen muchos videos y páginas web dedicadas a programar o usar, con pocas líneas de código, un modelo basado en RNN-LSTM o en bloques Transformer...
Se pretende que los que están aprendiendo a usarlas sepan entenderlas de manera exhaustiva y no ser el mero ejecutor de unas líneas. Esto ayudará a diseñar mejores entornos y no menos importante, a explicarlos y comunicarlos. Además, para poder homologar comportamiento artificial con comportamiento humano, el tratamiento de la argumentación del libro está orientado hacia la Ciencia Cognitiva.
Ficha técnica - Redes neuronales recurrentes
Tipo de producto:
Libro
Páginas/Hojas:
220
Año de edición:
2024
Idioma:
Español
Tipo de tapa:
Blanda
EAN:
9788466938365
Referencia Abacus:
1509709.74
Editorial:
Univ. Complutense
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